## Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine
Irma Putri Rahayu * , Ahmad Fauzi, Jamaludin Indra
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if19.irmarahayu@mhs.ubpkarawang.ac.id , 2 afauzi@ubpkarawang.ac.id, 3 jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if19.irmarahayu@mhs.ubpkarawang.ac.id Submitted: 22/12/2022 ; Accepted: 29/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak –Dalam rangka menyiapkan mahasiswa menghadapi pesatnya perkembangan teknologi, perubahan kehidupan kerja dan keterampilan, mahasiswa harus lebih siap menghadapi kemajuan zaman. Perguruan tinggi harus mampu melaksanakan proses  pembelajaran  yang inovatif  agar  mahasiswa  mencapai  hasil  belajar yang  optimal  yang  meliputi  aspek pengetahuan, keterampilan dan sikap. Maka diluncurkanlah program MBKM untuk menjawab tuntutan tersebut. Namun, MBKM memiliki pro  dan  kontra  dalam  pelaksanaanya,  maka  perlu  menganalisis  dan  mengevaluasi  kebijakan  untuk  meningkatkan  kinerja melalui umpan balik dari masyarakat dengan melakukan analisis sentimen terhadap kebijakan MBKM pada pengguna twitter dari tahun 2019 hingga 2022 dengan tagar #kampusmerdeka. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM untuk menentukan akurasi berdasarkan klasifikasi sentimen. Data yang digunakan 1118 data dengan sentimen positif  618 data dan sentimen negatif 500 data. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 86%, presisi sebesar 87% dan recall sebesar 80% dengan data testing menggunakan algoritma Naïve Bayes. Kemudian menggunakan algoritma SVM kernel linear dengan data testing yang sama menghasilkan akurasi sebesar 93%, presisi sebesar 100% dan recall sebesar 84%.  Oleh karena itu, penting dilakukan kajian untuk meningkatkan program MBKM agar pelaksanaannya jelas sesuai dengan prosedur yang ada.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Kampus Merdeka; SVM; Naive Bayes; Klasifikasi
Abstract– In order to prepare students to face the rapid development of technology, changes in work life and skills, students must be better prepared to face the progress of the times. Universities must be able to carry out innovative learning processes so that students achieve optimal learning outcomes which include aspects of knowledge, skills and attitudes. So the MBKM program was launched to answer these demands. However, MBKM has pros and cons in its implementation, so it is necessary to analyze and evaluate policies to improve performance through feedback from the public by conducting sentiment analysis of MBKM policies on twitter users from 2019 to 2022 with the hashtag #kampusmerdeka. This study used the Naïve Bayes and SVM algorithms to determine accuracy based on sentiment classification. The data used 1118 data with positive sentiment 618 data and negative sentiment 500 data. This study resulted in an accuracy of 86%, precision of 87% and recall of 80% with testing data using the Naïve Bayes algorithm. Then using the linear kernel SVM algorithm with the same testing data resulted in accuracy of 93%, precision of 100% and recall of 84%. Therefore, it is important to conduct studies to improve the MBKM program so that its implementation is clearly in accordance with existing procedures.
Keywords : Sentiment Analysis; Merdeka Campus; SVM; Naive Bayes; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Proses  pembelajaran  melalui  MBKM  merupakan  ekspresi  esensial  dari  pembelajaran  yang  berpusat  pada mahasiswa. Mahasiswa dapat memilih dari delapan program  MBKM yang telah disetujui oleh Kemendikbud dan bebas  memilih  mata  kuliah  non  program  selama  satu  semester  (20sks)[1].  MBKM  menawarkan  tantangan  dan peluang  untuk  mengembangkan  inovasi,  kreativitas  dan  mengembangkan  kemandirian  dalam  penelitian  dan pemecahan masalah melalui realitas dan dinamika lapangan. Melalui program MBKM yang telah dirancang dan dilaksanakan, softskill dan professional skill mahasiswa akan dilatih hingga tingkat tinggi. MBKM akan berhasil implementasinya jika perguruan tinggi mampu dan berani merubah pemikiran menuju kurikulum yang adaptif dan fleksibel [2].
Kebijakan  program  MBKM  ditanggapi  beragam  oleh  beberapa  perguruan  tinggi  di  Indonesia,  terdapat beberapa masalah dan kendala yang dihadapi mahasiswa saat mengikuti program ini adalah pelaksanaan program masih belum jelas, belum adanya pedoman berupa tata tertib, petunjuk pelaksanaan dan instruksi prosedur selama operasi. Sebagian besar mitra yang mengerjakan program ini berlokasi di ibu kota, yang memengaruhi mahasiswa dari perguruan tinggi daerah yang kesulitan dengan biaya transportasi, dukungan pendapatan, dan tempat tinggal [1].  Kebijakan  masing-masing  mitra  berbeda  dalam  hal  jam  operasi,  tugas  dan  tunjangan  atau  biaya  hidup. Tanggapan atau respon dari berbagai kalangan masyarakat, disampaikan dalam bentuk komentar dan opini yang diberikan melalui sosial media. Salah satu sosial media yang digunakan untuk menanggapi kebijakan ini adalah melalui  twitter.  Masyarakat  umum  maupun  akademik  menyampaikan  respon  terkait  masih  adanya kebingungan  terhadap  pelaksanaan  kebijakan  ini  dalam  nada  positif  maupun  negatif.  Oleh  karena  itu, dilakukan  analisis  sentimen  terkait  kepuasan  program  MBKM  melalui  opini  masyarakat,  sehingga  diharapkan program MBKM dapat terlaksana dengan jelas dan sesuai prosedur.
Penelitian terdahulu terkait analisis sentimen dilakukan oleh Silitonga (2022) mengenai Analisis Sentimen Kampus  Merdeka  menggunakan  Machine  Learning  dengan  menggunakan  sebanyak  351  data  dari  twitter menghasilkan sentimen positif sebanyak 267 tweet dan sentimen negatif sebanyak 85 tweet. Data tersebut dibagi menjadi 70% data latih dan 30% untuk data uji, sehingga akurasi model SVM adalah 80,75%. Penelitian berikut
adalah Analisis Sentimen terhadap Program Merdeka Belajar - Kampus Merdeka di twitter dengan menggunakan algoritma SVM. Didapatkan nilai akurasi untuk setiap kelas yang ditunjukkan oleh nilai F-measure, kelas positif sebesar  94.8%  dan  kelas  negatif  sebesar  95%.  Penelitian  oleh  Gunawan  (2022)  mengenai  K-Nearest  neighbor (KNN)  untuk  menganalisis  sentimen  terhadap  kebijakan  merdeka  kampus  merdeka  pada  komentar  twitter menggunakan data sebanyak 700 dengan 350 data positif dan 350 data negatif. Nilai akurasi tertinggi dengan 700 set data dibandingkan 90 % data training, 10 % data testing adalah nilai k-8 yaitu 84,28 %, precission 84,42 %, recall 84,28 % dan f-measure 84,35 %. Analisis opini independen terhadap politik kampus menggunakan Naive Baye s dan TF-IDF berdasarkan komentar youtube oleh Zhafira (2021) menggunakan data API sebanyak 1000 data komentar, mendapatkan hasil terbaik sebesar 97% didapat dari iterasi ke-4 pada 10-fold cross validation dengan komposisi data latih sebesar 900 dengan 100 data uji dan penerapan pembobotan TF-IDF. Rata-rata score accuracy yang didapat dari uji validitas data menggunakan k-fold cross validation yaitu 91.8% dengan nilai precision, recall, f-measure sejumlah  90.35%,  93.6%,  91.95%.  Penelitian  mengenai  Analisis  sentimen  implementasi  program merdeka  belajar  kampus  merdeka  menggunakan Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbors dan Decision  Tree mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  99,22%  untuk  Naive  Bayes,  96,90%  untuk  KNN  dan  Decision  tree  sebesar 37,21% [6].
Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  Menggunakan  Algoritma SVM,  hasil  analisis  sentimen  terhadap  725  dokumen  data  uji  menggunakan  algoritma  SVM  dan  9-fold  cross validation  mengungkapakan  sentimen  positif  sebesar  28%,  sentimen  negatif  sebesar  27%  dan  sentimen  netral sebesar  45%  [7].  Kajian  Analisis  Publik  terhadap  Kebijakan  Lockdown  Pemerintah  Jakarta  Menggunakan Algoritma SVM, hasil pengujian TF-IDF didapatkan accuracy 74%, precision 75%, recall 92% dan F1-Score 83%.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka metode yang memberikan nilai akurasi terbaik adalah metode Naïve Bayes . Namun, penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua algoritma yaitu Naive Bayes dan SVM. Studi ini  dilakukan  untuk  menunjukkan  tingkat  akurasi  dari  algoritma Naive  Bayes dan SVM dalam  hal  sentimen masyarakat  terhadap  kepuasan  program  MBKM  dengan  menggunakan  metode  yang  efektif  dan  akurat  untuk membantu pengambilan keputusan terhadap program MBKM yang dilaksanakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Terdapat 4 langkah dalam penelitian ini yaitu pengumpulan data, preprocessing, klasifikasi dan evaluasi. Gambar 1. menunjukkan langkah-langkah dalam proses penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  yaitu  data  yang  tersedia  untuk  umum  di  platform  Twitter.  Teknik  akuisisi  data  yang digunakan adalah teknik scraping. Scraping adalah tahap mengumpulkan data umpan balik dan opini dari tweet media sosial. Informasi tersebut diambil dari twitter pada tanggal 28 Oktober 2022 menggunakan Python dengan tagar #kampusmerdeka dan menghasilkan 1120 data.

## 2.2 Preprocessing
Adalah  langkah  pembersihan  data  sebelum  diklasifikasikan.  Preprocessing  menghindari  pengocokan  data,  data tidak  sempurna dan data yang tidak konsisten.  Pengolahan  data yaitu pembersihan data mentah yang diperoleh selama  proses  crawling  agar  siap  untuk  digunakan  pada  langkah  selanjutnya  seperti  case  folding,  tokenizing, stopword removal dan TF-IDF [9].
1. Case Folding : proses mengubah huruf besar menjadi huruf kecil dan menghilangkan tanda baca seperti koma, titik dan tanda baca lainnya, agar teks konsisten[10].
2. Tokenizing : proses memotong kalimat menjadi kata per kata, hal ini dilakukan dengan cara memotong suatu kalimat dengan acuan tiap spasi[11].
3. Stopword Removal : proses menghapus kata-kata tidak penting dalam pelatihan [12].
4. TF-IDF  digunakan untuk mengetahui frekuensi  dari  istilah tertentu yang relatif terhadap sebuah kata dalam kumpulan  dokumen  dan  melihat  seberapa  umum  atau  tidak  umum  sebuah  kata  yang  ada  diantara  corpus (sekumpulan  teks  yang  terstruktur)  atau  memberikan  bobot  pada  setiap  kata  yang  ada  menggunakan  TF- IDF[13]. Rumus TF-IDF sebagai berikut :
TF (t) = f t,d / ∑ t, d
(1)
Dimana  f t,d adalah  frekuensi  sebuah  kata  dalam  dokumen, ∑ t, d adalah  total  kata  yang terdapat  didalam dokumen. Kemudian hitung IDF (Inverse Document Frequency) dari dokumentasi tersebut persamaan :
IDF (t) = log(|D| / f t,D ) (2)
|D| adalah jumlah dokumen dalam koleksi, sedangkan f t,D adalah jumlah dokumen dimana t ada di D. Setelah  nilai  TF  dan  IDF  nilainya  didapatkan,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  TF-IDF  menggunakan persamaan berikut:
TF-IDF = TF(t) * IDF(t) (3)

## 2.3 Klasifikasi
Proses  untuk  mengkategorikan  komentar  yang  sentimennya  tidak  diketahui.  Proses  klasifikasi  menggunakan algoritma SVM dan Naive Bayes yang terbagi menjadi dua set data yaitu training dan data testing.Kemudian data akan diklasifikasikan berdasarkan ketetapan Confusion Matrix[8]. 1. Rumu perhitungan naïve bayes :
P(H | X) = P(H |X) P(H P (X)! (4)
Keterangan : X = Data kelas tidak diketahui H = data hipotesis X adalah kelas yang terpisah P(H|X) = Probabilitas hipotesis kondisional H P(H) = Probabilitas hipotesis H P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis P(X) = Probabilitas X
2. Rumus untuk perhitungan SVM :
Konsep operasional SVM adalah mencari  garis batas optimal yang berfungsi  untuk  memisahkan dua kelas. Untuk mendapatkan hyperline di SVM menggunakan persamaan (5) :
( 𝑤 . 𝑥 𝑖 )+ 𝑏 = 0 (5)
Pada data 𝑥 𝑖 , yang termasuk dalam kategori -1 dapat dirumuskan seperti pada persamaan (6).
( 𝑤 . 𝑥 𝑖 + 𝑏 ) ≤ 1, 𝑦 𝑖 = −1 ( 6)
Sedangkan data 𝑥 𝑖 yang termasuk dalam kategori +1 dapat dirumuskan seperti pada persamaan (7).
( 𝑤 . 𝑥 𝑖 + 𝑏 ) ≥ 1, 𝑦 𝑖 = 1 (7)
Adapun kernel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Persamaan Kernel Kernel Persamaan Linear K(xi,x) = xiT x Sigmoid K(xi,x) = tanh(yxiTx + r)

## 2.4 Evaluasi
Evaluasi termasuk untuk memastikan bahwa tes itu benar. Tes dilakukan untuk mengukur keakuratan hasil dan menemukan  hasil  tes  yang  terbaik.  Pengukuran  akurasi  terhadap  model  menggunakan  confusion  matrix, perhitungannya dengan akurasi, presisi, recall. Berikut Tabel dari confusion matrix.
Tabel 2. Confusion Matrix
Class prediction
1                               0
Actual class 1 True positive            False positive 0 False negative           True negative
Akurasi = TP+TN TP+FP+FN+TN (8) Presisi = TP TP+FP (9) Recall = TP TP+FN (10)
Keterangan: 1. Akurasi: perbandingan jumlah prediksi yang benar
2. Presisi: proporsi kasus dengan hasil positif yang benar
3. True Positive :  jumlah record positif yang diklasifikasikan oleh classifier sebagai positif.
4. True Negative : jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh classifier.
5. False positive : jumlah record negatif yang dianggap positif oleh clasiffier.
6. False Negative : jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai negatif oleh classifier.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  crawling  twitter  yang  diterima  dalam format .csv  hingga  1120  data  dalam  2 kolom. Isi data dapat ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Isi Dataset

## 3.2 Preprocessing Data
Pada  tahap  preprocessing  sebelum  data  tweet  digunakan,  perlu  mendapatkan  data  bersih  dan  melabelinya. Langkah-langkah preprocessing yaitu :

## 3.2.1 Case Folding
Proses merubah huruf menjadi kecil dan menghapus tanda baca, angka, dan URL. Bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Cuplikan Case Folding

## Sebelum
Bagus. Salah satu pendekatan antropologi dikenal dengan STRATEGI ADAPTASI.\\n
Sesudah bagus salah satu pendekatan antropologi dikenal dengan strategi adaptasi

## 3.2.2 Tokenizing
Yaitu  fungsi  konversi  teks  ke  token.  Berikut  adalah  contoh  hasil  proses  tokenisasi  yang  diurutkan berdasarkan abjad seperti pada Tabel 4.

## Tabel 4. Cuplikan Tokenisasi
Sebelum bagus salah satu pendekatan antropologi dikenal dengan strategi adaptasi
Sesudah
[bagus, salah, satu, pendekatan, antropologi, dikenal, dengan, strategi, adaptasi]

## 3.2.3 Stopword
Kata-kata  yang  jarang  muncul,  memiliki  sedikit  informasi  dan  tidak  penting,  sehingga  proses  stopword  dapat diterapkan dan menghapus dari dokumen
Tabel 5. Hasil Stopword
(adalah, akan, akhir, aku, saya, antara, antaranya, apabila atau bahwa)

## 3.2.4 TF-IDF
TF-IDF  digunakan  untuk  mengetahui  frekuensi  dari  istilah  tertentu  yang  relatif  terhadap  sebuah  kata  dalam kumpulan  dokumen  dan  melihat  seberapa  umum  atau  tidak  umum  sebuah  kata  yang  ada  diantara  corpus (sekumpulan teks yang terstruktur).
Gambar 3. Hasil perhitungan TF-IDF
Pada tahap preprocessing, data mengalami penyusutan dari  1120 data menjadi  1118 data. Hal ini terjadi karena terdapat data yang duplicate. Data duplicate harus dihilangkan untuk meningkatkan akurasi.

## 3.3 Klasifikasi
Setelah tahap preprocesssing data selanjutnya yaitu proses klasifikasi. Klasifikasi dilakukan di Platform Google Colab dengan bahasa pemrograman Python menggunakan algoritma Naïve Bayes dan SVM. Klasifikasi tersebut dibagi menjadi 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Dataset dibagi menjadi data training sebanyak 783 dan data testing sebanyak 335 menggunakan ratio 0.3. Artinya, 70% data digunakan untuk proses training dan 30% data testing. Pada  tahap  klasifikasi  sentimen  menampilkan  hasil  evaluasi  dari  model  klasifikasi  yang  dibuat.  Selain  itu menampilkan hasil kelas sentimen positif dan negatif, dapat dilihat pada Gambar 4

## Gambar 4. Hasil Klasifikasi Sentimen Positif dan Negatif
Gambar diagram diatas menjelaskan bahawa yang berlabel 0 itu merupakan sentimen negatif yang berjumlah 500 data dan yang berlabel 1 sentimen positif berjumlah 618 data. Klasifikasi  menggunakan algoritma Multinomial Naïve  Bayes  dengan  data  training  783  data  mendapatkan  akurasi  97.95%  dan  menggunakan  data  test  335 mendapatkan akurasi sebesar 86.30%. Untuk proses klasifikasi dengan algoritma SVM menggunakan dua fungsi kernel yaitu linear dan sigmoid. Hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil klasifikasi untuk kernel SVM
Pembagian Data Kernel Akurasi 783 Data Training Linear 99.74% 335 Data Testing Linear 86.01% 783 Data Training Sigmoid 53.32% 335 Data Testing Sigmoid 59.82%
Tabel diatas menjelaskan bahwa menggunakan data training dengan menggunakan kernel linear sebanyak 783  data  dan  testing  sebanyak  335  data  mendapatkan  akurasi  sebesar  99.74%  dan  86.01%.  Sedangkan menggunakan kernel sigmoid dengan data traing dan testing yang sama mendapatkan hasil sebesar 53.32% dan 59.82%. Jadi, dapat disimpulkan bahwa kernel linear dalam algoritma SVM lebih baik dari kernel sigmoid.

## 3.4 Evaluasi
Evaluasi menggunakan metode confusion matrix untuk mengetahui akurasi, presisi, dan recall. Pada tabel dibawah menjelaskan bahwa untuk mengevaluasi model menggunakan data training dan testing dengan dua algoritma yaitu algoritma Naïve Bayes dan SVM. Data training berjumlah 783 data dan data testing berjumlah 335 data.
Tabel 7. Hasil Confusion Matrix
Akurasi  Presisi  Recall Algoritma Naïve Bayes Training 97% 98% 97% Testing 86% 87% 80% Algoritma SVM Training 99% 99% 100% Testing 93% 100% 84%
Tabel diatas menjelaskan bahwa hasil evaluasi menggunakan dua algoritma yaitu Naïve Bayes dan SVM dengan menggunakan data training dan testing mendapatkan hasil akurasi  sebesar 97%, presisi  98% dan recall sebesar 97%. Sedangkan algoritma SVM mendapatkan akurasi sebesar 99%, presisi 99% dan recall 100%.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  algoritma Naïve  Bayes dan SVM dapat  mengklasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif  pada  program MBKM  dengan  menggunakan  1118  data  tweet.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  sentimen analisis MBKM, penelitian  ini menghasilkan akurasi  sebesar 86%, presisi  sebesar 87% dan recall sebesar 80% dengan data testing menggunakan algoritma Naïve Bayes. Kemudian menggunakan algoritma SVM kernel linear dengan data testing yang sama menghasilkan akurasi sebesar 93%, presisi sebesar 100% dan recall sebesar 84%. Dari  hasil  yang  diperoleh  terdapat  beberapa  hal  yang  perlu  dianjurkan  untuk  pengembangan  lanjutan  dari penelitian ini. Peneliti menganjurkan bahwa langkah data preprocessing memainkan peran yang sangat  penting dalam  proses  klasifikasi  teks,  di  mana  tata  cara  yang  dilakukan  harus  menyesuaikan  dengan  karakteristik  dari dataset tersebut. Hasil penelitian ini dapat menjadi bahan evaluasi tim ke depan mengingat tidak hanya mata kuliah pilihan wajib mahasiswa yang belum dibenahi, tetapi juga proses konversi kredit masing-masing jurusan masih kurang memadai dan sebagian belum terlaksana.

## REFERENCES
[1] J. S. Komputer et al. , “Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Particle Swarm  Optimization Terhadap Pelaksanaan Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka,” vol. 6, no. September, pp. 916–930, 2022.
[2] S.  J.  Pipin  and  H.  Kurniawan,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan  MBKM  Berdasarkan  Opini  Masyarakat  di  Twitter Menggunakan LSTM,” vol. 23, no. 2, pp. 197–208, 2022.
[3] P. D. P. Silitonga, I. Sri Morina, M. Hasibuan, and U. Lestari, “Analisis Sentimen Kampus Merdeka Menggunakan Machine Learning,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 21, no. 1, pp. 39–43, 2022.
[4] R. Gunawan, R. Septiadi, F. Apri Wenando, H. Mukhtar, and Syahril, “K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menganalisis Sentimen terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka pada Komentar Twitter,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 152–158, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3841.
[5] D. F. Zhafira, B. Rahayudi, and I. Indriati, “Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2021, doi: 10.25126/justsi.v2i1.24.
[6] A.  Rozaq,  Y.  Yunitasari,  K.  Sussolaikah,  E.  Resty,  N.  Sari,  and  R.  I.  Syahputra,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Implementasi  Program  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  Menggunakan  Naïve  Bayes  ,  K-Nearest  Neighboars  Dan Decision Tree,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. April, pp. 746–750, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3554.
[7] H.  Tuhuteru,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial  Berksala  Besar  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine,” vol. 4, no. 1, 2020.
[8] M.  D.  Alkhussayid,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Pada  Penentuan  Jurusan  Siswa,”  vol.  4,  no. September, pp. 25–36, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4759.
[9] E.  H.  Harahap,  L.  Muflikhah,  and  B.  Rahayudi,  “Implementasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  (  SVM  )  Untuk Penentuan Seleksi Atlet Pencak Silat,” vol. 2, no. 10, pp. 3843–3848, 2018.
[10]  B. Lampung, “DATA TWITTER KOMISI PEMBERANTASAN KORUPSI REPUBLIK INDONESIA,” vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[11]  F. Reviantika et al. , “Analisis Klasifikasi SMS Spam Menggunakan Logistic Regression,” vol. 04, no. 03, pp. 155–160, 2021.
[12]  N. L. Chusna and M. S. Arif, “Klasifikasi SMS Spam Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes,” vol. 5, pp. 1316–1325, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3119.
[13]  F. D. Pramakrisna, F. D. Adhinata, N. Annisa, and F. Tanjung, “Aplikasi Klasifikasi SMS Berbasis Web Menggunakan Algoritma Logistic Regression Web-based Classifying SMS Application Using Logistic Regression Algorithm,” vol. 11, no. 2, pp. 90–97, 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i2.466.